À partir de 2025, DevOps ne se limite pas à des versions rapides et à des collaborations passionnantes entre les équipes de développement et d’exploitation. Aujourd’hui, le DevOps est une question de transformation et de transformation du domaine en une discipline aux multiples facettes, prête à évoluer grâce à de nouveaux systèmes distribués et modèles de gouvernance.
L’intégration de l’IA et du machine learning dans DevOps a eu un effet transformateur sur la façon dont les équipes sont capables de gérer la fiabilité et de prendre des décisions. Dans le même temps, de nouvelles pratiques telles que Policy-as-Code, GitOps et l’ingénierie de plateforme redéfinissent la gestion de l’infrastructure. Les tendances en matière d’informatique sans serveur et de pointe revitalisent la portée du DevOps.
Observabilité et opérations prédictives basées sur l’IA
L’un des changements les plus notables dans le DevOps a été le passage de la surveillance réactive aux opérations prédictives. Les outils d’observabilité ont désormais la capacité de tirer parti de l’apprentissage automatique afin de détecter les anomalies, de corréler les signaux entre les journaux, les métriques et les traces, et même de prévoir les pannes du système avant qu’elles n’aient la possibilité de causer des dommages.
C’est une étape au-delà de la simple collecte de télémétrie ; il s’agit de transformer des données brutes en renseignements exploitables. Les équipes utilisent l’IA pour prioriser les cas de test, optimiser les pipelines CI/CD et réduire les faux positifs dans leurs systèmes de surveillance.
En automatisant ces processus et en utilisant la reconnaissance de formes, l’IA réduit les heures de travail qui autrement seraient utilisées pour trier ce type d’alertes.
Choisir une plate-forme d’IA d’entreprise capable de gérer l’ingestion de gros volumes de données, modèle la gestion du cycle de vie et l’inférence à faible latence ne sont pas seulement devenues une tendance, mais une priorité stratégique.
La sécurité en tant que code et l’essor du DevSecOps
DevSecOps, en tant que branche du DevOps, est devenu de plus en plus une réalité à mesure que la sécurité est devenue plus pleinement intégrée dans le cycle de vie du DevOps. La sécurité n’est plus seulement un point de contrôle qui se produit à l’approche de la date de sortie.
Elle est désormais intégrée à chaque phase de livraison de logiciels. Les analyses de vulnérabilités, les analyses statiques et dynamiques et les contrôles de dépendances sont désormais des étapes automatisées dans les pipelines CI/CD, garantissant que les risques sont identifiés et corrigés plus tôt que jamais possible.
La stratégie en tant que code apparaît également sur le terrain comme une bonne pratique. Cela englobe les exigences de conformité, les règles d’accès et les politiques de sécurité qui sont toutes définies, versionnées et appliquées via du code. Non seulement cela crée de la cohérence, mais cela améliore également la précision des audits et des restaurations.
GitOps, IaC et ingénierie de plateforme
L’infrastructure en tant que code (IaC) est une tendance qui continue d’évoluer et permet aux équipes de gérer l’infrastructure de la même manière qu’elles le font actuellement avec le code d’application : déclaratif, versionné et testable. Une détection de dérive plus sophistiquée, des modules réutilisables et une validation de politique deviennent la norme, réduisant les risques associés aux changements d’infrastructure.
GitOps étend cela en utilisant les référentiels Git comme source unique de vérité pour les configurations d’infrastructure et d’application. Les modifications sont proposées via des demandes d’extraction, puis automatiquement testées et déployées de manière reproductible.
En créant des plates-formes de développement internes, les entreprises fournissent des environnements en libre-service dans lesquels les développeurs peuvent demander une infrastructure, exécuter des tests ou surveiller des déploiements sans dépendre des équipes opérationnelles centrales. Cette approche réduit les goulots d’étranglement et permet aux spécialistes de l’infrastructure de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Architectures distribuées et nouveau paysage de déploiement
À mesure que les charges de travail dépassent les centres de données centralisés, la portée du DevOps s’est également élargie. L’informatique de pointe, optimisée par l’IoT et la 5G, oblige les équipes à déployer des services légers sur des nœuds géographiquement distribués. Ces systèmes fonctionnent souvent avec une bande passante limitée et une connectivité intermittente, ce qui rend indispensable une collecte de télémétrie efficace et des mises à jour à distance fiables.
Les architectures sans serveur et basées sur les événements sont également de plus en plus utilisées et fiables. Celles-ci offrent une évolutivité élastique pour les charges de travail imprévisibles, même si elles nécessitent à leur tour de nouvelles approches en matière d’observabilité, de sécurité et de gestion des coûts.
Réflexions finales
Dans sa forme actuelle, DevOps est marqué par un passage d’une motivation principalement motivée par la rapidité à une perspective plus holistique de la délivrabilité des logiciels. La vitesse est toujours importante, mais plus encore, les gens veulent désormais une fiabilité prédictive, une sécurité, une flexibilité et des architectures distribuées. L’innovation est la clé. L’ingénierie de plate-forme crée des modèles évolutifs pour la productivité des développeurs, tandis que les déploiements en périphérie et multi-cloud repoussent les limites de ce que DevOps doit prendre en charge.
Dans cet environnement, l’importance du choix d’une plate-forme d’IA d’entreprise ne peut être surestimée.
Il existe certaines caractéristiques déterminantes parmi ceux qui resteront compétitifs et qui disparaîtront au loin. Vous pouvez vous assurer que votre équipe reste dans le premier cas et non dans le second en restant à la pointe des technologies émergentes.
À propos de l’auteur
Dr. Sarah L. Whitman est ingénieur DevOps et architecte de systèmes cloud chez NextPhase Technologies, où elle se concentre sur l’automatisation de l’infrastructure, l’ingénierie de plateforme et l’optimisation des performances CI/CD. Elle est titulaire d’un doctorat en génie informatique et a contribué aux initiatives de transformation du cloud d’entreprise dans les secteurs de la technologie financière, de la santé et du SaaS.
